Matemorfózis - érzékelés előadássorozat

Hat részes ismeretterjesztő Matemorfózis előadássorozat indul érzékelés témakörben. A matematika, az idegtudomány, a kognitív tudományok és mesterséges intelligencia szemszögéből betekintést nyerhetünk a látás, hallás, tapintás és a gondolkodás legérdekesebb problémáiba. Az előadók fiatal kutatók a matematika és az elméleti idegtudomány területéről. Az előadásokon bárki részt vehet a Gólya romkocsma kellemes környezetében egy a rendezvény számára fenntartott külön teremben, az előadások alatt és után lehetőség van bármennyit kérdezni és diskurálni az előadókkal és egymással.

Ízelítőül a témákból. Mire tanítanak minket az optikai illúziók? Hogyan kezeli agyunk a bizonytalanságokat? Hogyan tekinthetünk a látásra, mint számítási problémára? Következik-e valamiből az általunk ismert zenei skála? Miért komoly kérdés az a találós kérdés, hogy Melyik nehezebb: egy kiló tollpihe vagy egy kiló ólom? Mik a súlyérzékelés belsőépítészeti vonatkozásai? Mit tudunk az intelligenciáról, kreativitásról, az intuícióról, a racionális gondolkodásról és annak mechanizmusairól, illetve ezek kapcsolatáról?

A technológiai szingularitás

Technológiai szingularitásnak nevezzük a mesterséges intelligencia esetleges megalkotása után létrejövő technikai fejlődésnek azt a véges időn belül bekövetkező szinguláris pontját, amikor az emberi intelligencia és technika felfoghatatlan mértékben válna túlhaladottá. Ez a feltételezett intelligenciarobbanás azon alapszik, hogy egy biológiai korlátoktól mentes emberi szintű mesterséges intelligencia, amely önmagát szabadon tudja fejleszteni, a visszacsatolás miatt véges idő alatt tudna magának lényegében akármilyen nagy számítási teljesítményt fejleszteni.

Gondoljunk végig, hogy mi történne akkor, ha a kutatást emberek helyett már az emberi gondolkodást teljes mértékben helyettesíteni képes intelligens gépek végeznék, amik egyúttal maguk is kutatások és fejlesztések tárgyai, azaz elviekben memóriájuk tovább bővíthető, algoritmusaik hatékonysága és sebessége növelhető, számuk sokszorozható, energiafelhasználásuk csökkenthető, és így tovább. Ha korábban az embereknek a technikai fejlődés által például két évente sikerült a számítási teljesítményt megduplázniuk, akkor az őket helyettesítő gépeknek is ennyire lesz szükségük kezdetben. A második év után azonban a megnövelt számítási teljesítménnyel rendelkező gépeknek fele ennyi idő is elég lesz az újabb duplázáshoz, a rákövetkező gépgenerációnak pedig ennek a fele, és így tovább.

Az ultraintelligens gépek tehát hamar maguk mögött hagynák az ember intelligenciáját, emiatt az ultraintelligens gép lenne az utolsó találmány, amit az embernek létre kéne hoznia. Így fogalmazott I. J. Good már 1965-ben. Raymond Kurzweil közismert jövőkutató, feltaláló és mesterséges intelligencia kutató A spirituális gépek kora és A szingularitás küszöbén című könyvek szerzője a szingularitás elérését 2045-re jósolja. A dátum relatíve közelinek tűnik, de Kurzweil szerint ez a fejlődés érzékelésének lineáris ütemű illúziója miatt van, miközben a valóságos fejlődés exponenciális ütemű. Ennek megfelelően a 21. században nem 100 évnyi, hanem a jelenlegi ütemben mérve, 20000 évnyi fejlődést fogunk megtapasztalni.

Kurzweil jóslatának alapja az exponenciális ütemű fejlődés, ez vezethet viszonylag rövid időn belül a mesterséges intelligencia és a szingularitás eléréséhez. Ilyen exponenciális fejlődést tapasztalunk a technika számos területén. A legismertebb a Moore-törvény, amely szerint az integrált áramkörök összetettsége 18 hónaponként megduplázódik. De hasonló exponenciális ütemű fejlődés érvényes a számítási sebességre, vagy a chipek méretére is. Nagyjából évtizedenként minden lineáris méret a negyedére csökken. Az exponenciális javulás továbbá érvényes egységnyi költségre vonatkoztatva is, vagyis mindent egybevéve exponenciálisan nő az egy dollárra jutó számítási kapacitás.

Egyesek ellenvetése lehet, hogy a fejlődésnek fizikai korlátai vannak, de Kurzweil rámutat arra, hogy ettől nagyon távol vagyunk. Egy adott technikai megoldásra persze mindig érvényesek a fizikai korlátok, de a fejlődés során újabb és újabb technikai megoldások kerülnek elő. A fenti exponenciális ütemű fejlődés különféle technológiákon és paradigmákon kersztül érvényes, lásd ábra. Sőt Kurzweil amellett érvel, hogy igazából még az exponenciális kitevője is exponenciálisan növekszik, tehát a fejlődés még ennél is gyorsabb lesz, lásd a felfele görbülő trendet a logaritmikus ábrán. Személy szerint egyébként abból, hogy nincsenek olyan technológiai ugrások, amik nem illeszkednek a trendbe, azt a következtetést vonom le, hogy amíg nincsenek fizikai korlátok, addig a trend hajtórugója valójábana a gazdasági fejlődés, ami mindig ki fogja termelni az újabb megoldásokat.

Mások ellenvetése az lehet, hogy bár nő a számtási kapacitás, az intelligencia megjelenése minőségi változást feltételez. Mi van akkor, ha a hardver exponenciálisan fejlődik, de ezt a szoftverről nem mondhatjuk el? Ez utóbbi fejlődését valóban nehéz kvantifikálni, de ugyancsak Kurzweil becsli a szoftverfejlesztés produktivitásának megkettőződési idejét, mégpedig körülbelül hat évre. Ugyanakkor azt is mondhatjuk, hogy nincs is szükség ultraokos szoftvert kitalálni. Ha az emberi agy által végzett algoritmusoknál tudunk majd jobbat alkotni, az persze előnyös, de abban az esetben, ha csak lemásoljuk szolgaian az emberi agyat, vagyis szimuláljuk a működését neuronális szinten, az is elegendő. Lényegében ebből a célból indították mostanában a hatalmas költségvetésű amerikai és európai agykutatási projekteket.

Az exponenciális fejlődés pedig az agykutatásra is elmondható. A képalkotó eszközök tér- és időbeli felbontása évente megduplázódik nem invazív és invazív eljárásokra egyaránt. A képalkotás sávszélessége, az ár-teljesítmény arány és a képrekonstrukció sebessége szintén exponenciálisan javul az idővel. Az agyból szerzett információk adatbázisának nagysága szintén duplázódik évente, a tudományterületen dolgozó tudósok számáról már nem is beszélve.

A szingularitáskritikák három csoportra oszthatók. Egyesek megkérdőjelezik az exponenciális trendek jövőre való kivetíthetőségét. Erről már beszéltünk, de ha nem is lenne pontos az exponenciális becslés, véleményem szerint legfeljebb pár évtized tévedést okozhat. Mások az emberivel egyenértékű mesterséges intelligencia létrehozásának lehetőségében kételkednek, ők valószínűleg azt feltételezik, hogy az agy több, mint a fizikai törvények által leírható objektum. Szintén mások, bár úgy hiszik, hogy a szingularitás lehetséges, azt veszélyesnek és elkerülendőnek tartják, bár én azt gondolom a technikai fejlődést mesterségesen megakadályozni nem lehet. Kurtzweil azonban amellett is érvel, hogy a mesterséges intelligencia eljövetele, nem egy szeparáltan alkotott gép formájában jön el, hanem mi magunk fogunk fokozatosan átalakulni, a nanotechnológia és biotechnológia segítségével. Ilyen forgatókönyv mellett pedig csak az a kérdés, hogy kell-e majd magunktól félnünk.

Azt gondolom azonban, hogy végeredményben a legfőbb akadály egyáltalán nem technikai jellegű. Az a kérdés, hogy ez az egész bekövetkezik-e azelőtt, mint hogy az egész emberiség jelentős válságba kerülne, amely jelentősen visszaveti a technikai civilizációt és akár túlélésünket is veszélyezteti. Gondolhatunk itt például globális klíma katasztrófára, világháborúra, gazdasági válságokra, vagy világméretű járványokra, melyek mindegyikének reális veszélye van.

Melyik szín a nehezebb?

Kicsit furcsán hangozhat a kérdés, nem kell azonban szinesztéziásnak lenni ahhoz, hogy a színekhez súlyérzetet társítsunk. Bárki számára ismerős lehet, hogy amikor ránéz egy képre, akkor úgy érzi van egy súlypontja. Ezt az érzettársítást az építészetben is, főleg a belsőépítészetben, régóta figyelembe veszik. Mivel a sötétebb színeket nagyobb tömegűnek érezzük a világosabbakat pedig könnyebbeknek, ezért az előbbiek a fejünk fölött nyomott érzetet keltenek, ha alattuk világosabb színek kapnak helyet. Gondoljunk el egy falat, ami derékmagasságig világos derékmagasság fölött pedig sötétre van festve. Egy ilyen fal mellett azt éreznénk, hogy ránk akar dőlni. Tudományos igényességgel elsőként E. Bullough vizsgálta ezt a jelenséget az 1900-as évek legelején.

De miből fakadhat az, hogy a sötét színekhez nagyobb tömeget asszociálunk? Ennek valószínűleg egyszerű oka van, megtanultuk ugyanis azt, hogy a megvilágítás általában felülről érkezik, vagyis a világos van fent, a sötét, vagyis az árnyék lent. Ezt a tapasztalatot tudat alatt alkalmazzuk, amikor többféleképpen értelmezhető képeket vagy képelemeket automatikusan úgy értelmezünk, hogy feltételezzük azt, hogy a világosabb részek felülről kapják a fényt. Ez a helyzet például egy korábbi írásomban már említett optikai illúziónál, Bajcsy-Zsilinszky homorú alakja esetében, amit a Deák-téren láthatunk. Az alábbi sajtos tallér részlet is egy jó példa. Ha a tallérról készült képrészletet fejjel lefelé fordítjuk, akkor a mélyedések kitüremkedésnek látszanak. De ezt az ambivalenciát soha nem érzékeljük a valóságban, amikor a tallért teljes egészében látjuk és felismerhető.

Az a tapasztalat, hogy telített színek esetében a spektrális világosság a döntő, színeken belül pedig a világosság számít, ami a súlyérzetünket befolyásolja. Ezekre a tapasztalatokra épül a csomagolások színkódja is, például a csökkentett zsírtartalmú tej általában világos kék, vagy pasztel színű csomagolásban, a magas zsírtartalmú pedig sötét piros dobozban kerül forgalomba.

Eddig azonban csak a látvány érzetéről beszéltünk, felmerül a kérdés, hogy a szín a valódi súlyérzékelésünket is befolyásolja-e fizikai interakció esetén. Kiderül, hogy igen, azaz ugyanolyan tömegű és térfogatú objektumokat eltérő színű csomagolópapírba csomagolva eltérő nehézségűnek fogjuk érzékelni. Sőt a színek még a térfogat és a hőmérséklet érzékelésére is hatással vannak. Ez utóbbinál azonban egy érdekes paradox jelenséget figyelhetünk meg, ami hasonló a korábban már ismertetett Charpentier-illúzióhoz, nevezetesen az tapasztalható, hogy azonos hőmérsékletű objektumok közül a piros hidegebbnek tűnik, mint a kék, pedig nyilvánvalóan a piroshoz társítjuk a forróságot.

Irodalom:

Bullough: On the apparent heaviness of colours (1907)
Monroe: The apparent weight of color and correlated phenomena (1925)
Gundlach & Macoubrey: The effect of color on apparent size (1931)
Payne: Apparent weight as a function of color (1958)
Wright: The influence of hue, lightness, and saturation on apparent warmth and weight (1962)
Pinkerton & Humphrey: The apparent heaviness of colours (1974)
Ho et al.: Combining colour and temperature: A blue object is more likely to be judged as warm than a red object (2014)

Mire jók a gyufafeladványok, és miért nem jó, ha túl nagy az agyunk?

Egy gyufaszál áthelyezésével alakítsd át egy igaz aritmetikai állítássá! Ez az utasítás az alábbi feladványok mindegyikénél, amiket egy olyan vizsgálatban használtak, amiben részt vettek egészséges és agyi károsodást szenvedett emberek is. A legnehezebb, azaz legnagyobb kreativitást igénylő (C) jelű gyufafeladványokat, az egészségesek közül mindössze 43% tudta megoldani, míg a részleges agykárosodást szenvedett betegek közül 82% oldotta meg sikeresen a rendelkezésre álló három perc alatt.

(B) IV = III - I
(A) VI = VII + I
(C) III = III + III

(A) IV = III + III
(B) V = III - II
(C) VI = VI + VI

(B) VIII = VI - II
(C) IV = IV + IV
(A) II = III + I

(C) VII = VII + VII
(A) VII = II + III
(B) VI = IV - II

Hogyan lehetséges ez? Természetesen a betegeknek nem akármilyen agyterületük sérült, hanem egy speciális agykárosodást vizsgáltak ebben a kísérletben. Olyan agyi károsult betegeket választottak a vizsgálathoz, akiknél a frontális kéreg oldalsó része sérült például tumor, ciszta, vagy stroke következményeként.

A homloklebenyt (frontális lebeny) az agy elemző és irányító-ellenőrző központjának szokták tekinteni, amelyhez számos funkció köthető, például a tervezés, vagy a feladatok közti váltás és figyelem megosztás irányítása. Bár rengeteg ismeretünk van erről a területről, a konkrét működéséről és részeinek pontos szerepéről keveset tudunk. Egy elmélet szerint a frontális kéreg dorso-laterális része az a terület, ahol a korábbi tapasztalatok alapján (például az epizodikus memóriára is támaszkodva) az aktuálisan befogadott stimulust figyelembe véve kialakulnak a lehetséges válaszok, amiknek a választását forszírozza ez a terület a tapasztalatok alapján megítélt megfelelőségi valószínűségekkel súlyozva.

A fenti agyi régió az, amely a vizsgálatban részt vevő betegeknél sérült, tehát a hipotézis szerint ez a terület nem irányítja a figyelmet egészséges mértékben a korábbi tapasztalatok alapján valószínűsíthető szokványos megoldási utak felé, hanem nagyobb teret hagy a szabad asszociációknak, és így hamarabb vagy nagyobb eséllyel találja meg az alany a megoldást kreativitást igénylő feladatok esetén. Ezt támasztja alá az is, hogy a beteg csoportban nincsen szignifikáns különbség az (A) jelű szokványos és (C) jelű kreatív megoldást igénylő feladatok megoldási hatékonyságában. Az (A) jelű feladatok esetében számokból számokba kell pakolni a gyufaszálakat, míg a (C) jelű feladatok esetében az operátorokat kell átalakítani, ami a szokványos keretből való kilépést jelent.

De ha az agyi károsultak jobban teljesítenek, akkor miért van szükség mégis a nagyobb agyra? Természetesen azért, mert nem minden esetben jó a kreativitás. Feladattól függ, hogy milyen problémamegoldási módszerre van szükség. A kreativitás lényegében korábban elszigetelt tapasztalatok közötti kapcsolatok találása külső vagy belső forrásból táplálkozó asszociációk révén, aminek eredményeképpen új tapasztalat, gondolkodási séma vagy valamilyen közvetíthető produktum jelenik meg. A kreativitásnak megvan a helye és ideje, amikor hasznos, de a folyamatos kreativitás nem lenne jó. Nagyon kreatív például az, ha valaki folyamatosan összeesküvés elméleteket gyárt, de őket skizofréneknek hívjuk. Egy forglmas úton való áthaladásnak is végtelen mennyiségű kreatív formája lehet, de az ember akkor jár a legjobban, ha nem választ kreatív megoldást, hanem a jól bevált kommersziális módon kel át az úttesten. Más esetben a kreativitás hasznos dolog, főleg az ötletelésnél, de a megvalósítás folyamatában már sokszor akadály, ezért fontos az egyensúlyt megtalálni, amit egy egészséges agy valószínűleg éppen optimálisan szabályoz.

Záró idézet:

Egyetlen felfedezésem sem született racionális gondolkodás során.

Albert Einstein

Az eredeti cikk és előzményei, azaz néhány gyufafeladványos publikáció:

Reverberi2005: Better without (lateral) frontal cortex? Insight problems solved by frontal patients (kritika)
Knoblich2001: An eye movement study of insight problem solving
Knoblich1999: Constraint relaxation and chunk decomposition in insight problem solving

Mi van az agyunkban?

Mi van az agyunkban, legfontosabb szervünkben, ami nagy valószínűséggel a világegyetem legkomplexebb objektuma is egyben? Természetesen neuronok. De kielégítő ez a válasz? Ha azt kérdeznénk, hogy mi van egy könyvben, és azt a választ kapnánk, hogy betűk, akkor nem lennénk vele túlságosan megelégedve. A kérdés az, hogy a neuronok aktivitás-mintázatukkal mit reprezentálnak, azaz mi a jelentésük a világ dolgaihoz viszonyítva. A szavak vagy mondatok egy kínai könyvben szintúgy csak formai elemek, önmagukban nem hordoznak semmiféle információt számunkra, csak akkor, ha egy szótárat is mellékelünk a kínai íráshoz.

Egy könyvtől persze sok vonatkozásban eltér az agyunk. Egyrészt nem statikus, hanem tanulás által folyamatosan változik. Rengeteg információ megy bele, kérdés hogy mit tart meg belőle és milyen struktúrába rendezve. Másrészt a könyvtől eltérően nem csak tárolja az információt, hanem saját magát olvassa és értelmezi is, majd az információt felhasználva tudatosan és tudattalanul is következtetéseket tesz és döntéseket hoz. Ráadásul mindezt egyazon biológiai rendszer. Bár vannak specializálódott területek az agyban és az idegsejtek is meglehetősen sokfélék, a tárolást és feldolgozást az agy ugyanazon a struktúrán valósítja meg párhuzamosan, ami igazán lenyűgöző.

Látjuk tehát, hogy az agy sok különböző funkciót megvalósít, még akkor is, ha nem specializáljuk, csak információelméleti szempontból tekintjük. Az agy az aktuálisan érzékelt és korábban eltárolt információkat például matematikai szempontból közel optimálisan tudja összekombinálni. Hogy ez pontosan mit jelent és milyen neurális és kognitív pszichológiai kísérletek támasztják alá, az egy későbbi cikk témája lesz. Most elsődlegesen azt vizsgáljuk meg, hogy egyáltalán milyen jellegű információ az, amit az idegrendszer tárol, egyelőre attól függetlenül, hogy hogyan teszi ezt neurálisan.

Ahhoz, hogy megtudjuk a neuronok milyen információt tárolnak, a klasszikus vizsgálati módszer az, hogy különféle stimulusokkal ingerelve az idegrendszert vizsgáljuk a kiszemelt neuronok aktivitását, például a vizuális kéreg neuronjait vizuális ingerek esetén. Ismeretes, hogy a neuronok tüzelési mintázata rendkívül változékony. Ha ugyanazt a stimulust mutatjuk többször, a stimulusra reagáló neuronok aktivitása más és más lesz, de akkor is jelentős az aktivitás ingadozása, ha a stimulus statikus és folytonosan mutatjuk. Ezt a jelenséget sokáig neurális zajnak interpretáltak, amit a rendszer tökéletlenségéből fakadónak tekintettek.

A zaj forrása lehet az egyes sejtek sztochasztikus jellegű tüzelési dinamikája, vagy az, hogy a hálózati dinamika működése nyomán mindig jelen van a rendszerben kontrolálatlan külső vagy belső bemenet. Az analógiára visszatérve ez olyan, mintha a könyvtáros az információ eltárolására nem egy hagyományosan nyomtatott lexikont választana, hanem egy elmosódott és folyamatosan villódzó írást, aminek egy mondata soha nem néz ki ugyanúgy. Éppen ezért a zaj zavaró hatását kiküszöbölendő a neuronok aktivitásának jellemzésére az irodalomban bevezették az átlagos tüzelési ráta fogalmát, és az idegtudományban sokan és sokáig úgy tekintették, hogy a neuronok tüzelési rátája hordozza a kódolt információt, legyen az egy illat, egy hang vagy egy objektum felismerése a látómezőben.

Ez részben így is van, ami a fenti módszerrel kísérletileg ellenőrizhető volt, azonban ez a séma nem zárja ki, hogy legyen még más információ is, amit esetleg másféle módon kódol az idegrendszer. A mindennapi tapasztalataink alapján is könnyű belátni, hogy ennél többre van szükség. Nem elegendő a megfigyelhető fontos változókat becsült értékükkel reprezentálni, hanem az érték bizonytalanságát, azaz a becslés megbízhatóságát is reprezentálni szükséges. Ennek belátására tekintsünk az alábbi szemléletes példát az ősember mindennapi életéből.

A napi tevékenység során az ősembernek gyakran kellett árkot, patakot vagy sziklahasadékot átugrania. Ha elvéti az ugrást és kibicsaklik vagy kitörik a lába, az akár az életébe is kerülhetett. Ezért nagyon fontos a gyors és megbízható döntéshez nem csak az árok szélességének, de a szélesség bizonytalanságának, sőt a saját képességeknek és az aktuális állapotának a becslése is. Ha pedig ugrás közben úgy tűnik, hogy mégsem fog sikerülni, akkor bizonytalan információk nagyon gyors kiértékelését és feldolgozását igénylő motoros kontroll folyamatban próbálja korrigálni és menteni a helyzetet az (ős)ember.

Láthatjuk tehát, hogy a bizonytalanság reprezentálása, akárhogy is történik, de valahogyan megvalósul az agyban, és különösen fontos az összes bizonytalanság összehangolt kezelése. Bizonytalanság pedig több okból is származhat. Egyrészt lehet a bizonytalanság forrása a szenzoros zaj. Például ködös időben lecsökken a kontraszt. Ilyen esetben autóvezetés közben különösen fontos, hogy különböző érzékszerveink által szolgáltatott bizonytalan információkat a lehető legjobban összekombináljuk, és tudatában legyünk becslésünk megbízhatóságának. Másrészt bizonytalanságra adhat okot az ambivalencia is, a természetszerű többértelműség, amire az egyik leghétköznapibb példa a látásunk, aholis a háromdimenziós tér a retina kétdimenziós felületére képződik le, amit elvileg végtelen sokféleképpen értelmezhetnénk. Agyunk azonban igazodik a környezet statisztikájához és a korábbi tapasztalatok alapján reális legvalószínűbb interpretációt részesíti előnyben. Ez biztosítja a rendszer hatékony működését tipikus szituációkban.

Az éremnek van azonban egy másik oldala is. A bizonytalanság hatékony kezelése egyúttal azt is eredményezi, hogy az idegrendszert át lehet verni. Ez a helyzet például az optikai illúziók esetében, amikor nem szokványos körülményeket teremtünk. Bajcsy-Zsilinszky homorú alakját például a Deák-téren domborúnak látjuk, mert ritkán találkozunk behorpadt képű emberekkel, inkább feltételezzük ezért azt, hogy a megvilágítás furcsa módon alulról jön, mégpedig anélkül, hogy ezt tudatosítanánk.

A fenti példákból tehát arra következtethetünk, hogy az agy nem csupán lexikonként tárolja a biztos tudást, hanem képes a bizonytalan információk statisztikai jellegű tárolására is, vagyis lényegében valószínűség eloszlásokat reprezentál, sőt statisztikus jellegű világmodellt épít, és az új információkat ezen világmodell szerinti struktúrában tárolja el. Egyúttal pedig alkalmas arra is, hogy a felépített statisztikai modell alapján további kalkulációkat végezzen. Egyelőre természetesen nem beszéltünk egy szót se arról, hogy neurálisan milyen folyamatok révén tudja mindezt megvalósítani. Ez már csak azért is érdekes, mert a mesterséges tanuló rendszerek hasonló probabilisztikus modelleket használnak, és ezekben a modellekben az egzakt számítások tipikusan beláthatatlan időkig tartanak. Ezért is érdeklődik a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás is az agyműködés iránt, mert az agy láthatólag sok feladatot nagyon jól meg tud oldani limitált idő alatt.

Akiben maradtak megválaszolatlan kérdések és szeretne többet megtudni az agyműködésről az elméleti idegtudomány szemüvegén keresztül, annak ajánlom, hogy várja türelemmel a cikksorozat következő részét, vagy látogassa a Statisztikai tanulás az idegrendszerben című magyar nyelvű kurzust, esetleg tekintse át a kurzus honlapján fent lévő anyagokat.

Mivégre jött létre az agy?

Szeretjük azt gondolni, hogy az ember az egyetelen faj az állatvilágban amelyik gondolkodni képes. Mivel pedig ismeretes, hogy agyunk komplexitása az egyik legnagyobb evolúciós vívmányunk, adódik a feltevés, hogy az emberi agy a gondolkodás végett fejlődött ki. Ilyenkor persze valójában a neocortexre gondolunk, amely az evolúció során legutolsóként alakult ki a hüllő agyra és a limbikus rendszerre rárakódva, és amelyről ismert, hogy ténylegesen a kognitív funkciókhoz köthető.

Tudjuk azonban, hogy az evolúció lépésekben halad, és nincsen célja, főleg nem távlati céljai, csupán a szelekció hatása érvényesül. Egy-egy kis lépést külső szemlélőként interpretálhatunk úgy, hogy az aktuális kihíváshoz adaptálódott élőlény elérte a célját azzal a kis evolúciós lépéssel, ha felismerhető a változás konkrét haszna. Mielőtt tehát rögtön a agy legmagasabb funkcióját vizsgálnánk, felmerül a sokkal alapvetőbb kérdés, hogy az agy, mint szerv, mivégre alakult ki a kezdetek kezdetén.

Ez természetesen egy igen nehéz kérdés, hiszen már annak a definiálása is problémás, hogy mikor tekintünk valamit külön szervnek, továbbá igen keveset tudunk arról, hogy ez a fejlődési folyamat egyáltalán hogyan zajlódhatott le. Ha azonban funkcionális szempontból közelítünk a kérdéshez, akkor mégiscsak találunk utalásokat arra vonatkozóan, hogy mi lehetett az agy legfontosabb feladata egészen primitív élőlényeknél, amiknek már nem volt elegendő néhány érzékelő idegsejt, hanem azoknak komolyabb hálózatos struktúrával rendelkező idegrendszerré kellett szerveződniük.

Az egyik dolog, amit megvizsgálhatunk, hogy jelenleg az agy mekkora erőforrásokat biztosít bizonyos funkciók ellátására. Ember esetében például a kisagy jóval kisebb, mint a nagyagy féltekéi, idegsejtjeinek száma mégis több. Bár a kisagy szerepével ma sem vagyunk teljesen tisztában, elsődlegesen a mozgás finom összehangolásáért felel. Nem véletlen, hogy ember esetén legszembetűnőbb a kisagy és a neocortex fejlettsége, hiszen kognitív funkcióink mellett az emberré válás nyilvánvalóan fontos tényezői az olyan finommotoros mozgások, mint az eszközhasználat, a távolbadobás és a beszéd. Ismert esetek alapján azonban azt is tudjuk, hogy kisagy nélkül is lehet élni, mégpedig alig észrevehető motoros zavarral. A kisagy hatalmas neuronszáma és komplex struktúrája tehát azt sugallja, hogy az egyébként működő mozgás picit precízebbé tételére rengeteg erőforrást kell használni, vagyis a mozgáskoordináció egy olyan komplex feladat, amely különösen nagy és jól szervezett neuronhálózatot igényel.

Egy másik megfigyelés, ami az agy mozgáskoordinációban betöltött eredeti és elsődleges szerepére utal, hogy az előgerinchúrosok (zsákállatok), szabadon úszó lárvakoruk után letelepednek és felemésztik az idegrendszerüket. Tehát a jelenleg élő kezdetleges idegrendszerrel, de már aggyal rendelkező élőlényeknél azt látjuk, hogy az élőlény az agyát lényegében csak a mozgáshoz használja, és amikor már nincs rá szüksége, akkor megszabadul tőle.

Ami a neocortex kialakulását illeti, arról sincsenek vitathatatlan információink, de egy dolog biztos, hogy nagy árat fizetünk az extrém nagy agyunkért. A nyugvó anyagcserénknek ugyanis a negyede agyunkra fordítódik, míg ugyanez az arány más főemlősnél 8 az emlősöknél pedig 3-4 százalék csupán. Hogy mire jó a nagyobb kéreg? Valami kapaszkodónk ezzel kapcsolatban lehet, mert megfigyelhető, hogy főemlősöknél direkt kapcsolat áll fenn a csoport mérete és a neocortex nagysága között, amiből a szocializáció, kooperáció és manipuláció fontosságára következtethetünk.

Kép forrása: Robin I. M. Dunbar: The social brain hypothesis (1998)

Hogy mi okozta a szelekciós nyomást az ember evolúciós léptékben mérve fölöttébb gyors evolúciójában, amit aztán más emlősök nem ismételtek meg, az vitatott kérdés. A mérvadó szelekciós előnyök között lehet az általános problémamegoldás és az átverés képessége, de az is lehetséges, hogy csupán azt mutatta az agy, hogy parazitáktól mentesek vagyunk, sőt egyesek szerint akár egy pávatollként megszaladt csodálatra méltó dísz is lehetett.

Mindannyian szerencsejátékosok vagyunk?

Az élet bonyolult, sokszor nehéz meghozni a jó döntést. A döntés általában azért nehéz, mert nem tudjuk teljes bizonyossággal, hogy a lehetséges választásaink milyen végeredményre vezethetnek. Ha tudnánk, akkor elég lenne az általunk választható egyértelmű kimenetelek közül kiválasztani a legjobbat számunkra, persze adott kimenetelek összehasonlítása sem feltétlenül könnyű. Általában viszont nem vagyunk minden információnak a birtokában, amelyek teljesen meghatározzák a választásunk kimenetelét, például azért nem, mert a végeredményt más külső körülmények is befolyásolják, amelyek ismeretlenek számunkra, vagy túl bonyolultak ahhoz, hogy meg tudjuk őket jósolni, például más emberek viselkedése, esetleg természetszerűleg véletlenszerűek, mint amilyen az időjárás.

A döntéselmélet problémái tehát tipikusan olyanok, hogy a lehetséges választások mindegyikét illetve az azokhoz tartozó kimeneteleket, valószínűségek jellemzik. Nézzünk egy egészen egyszerű példát, amiben csupán két választási lehetőségünk van, ráadásul a nyerési valószínűségek ismertek és időben változatlanok. Tegyük fel, hogy minden nap bekövetkezik vagy az A vagy a B esemény, a kettő közül csak az egyik. Egyelőre az eseményeket nem konkretizáljuk, így pusztán matematikai szemszögből tekinthetünk a feladatra. Legyen az A esemény bekövetkezésének valószínűsége 70% a B eseményé pedig 30%. Minden nap tippelhetünk, hogy melyik esemény fog bekövetkezni, és a sikeres találat nyereményt ér, például egy dollárt. Milyen stratégiát kövessünk, hogy egy hónap alatt a lehető legtöbb pénzt keressük?

A válasz egyszerű. Mivel az események függetlenek, ezért minden egyes tippelésnél, a korábbi kimeneteltől és saját tippjeinktől teljesen függetlenül, mindig a nagyobb valószínűségű eseményre kell tippelnünk, azaz mindig az A eseményre, ekkor hosszzú távon 70% lesz a találati arányunk. Ezzel szemben az a helyzet, hogy kísérletek szerint a többség más stratégiát választana, mégpedig azt, hogy tippelnek ezt is azt is, a valószínűségek arányában, vagyis az esetek hetven százalékában A-t és harminc százalékában B-t. Ezt nevezik az angol irodalomban probability matching stratégiának. Ez a stratégia nyilvánvalóan rosszabb, mert amikor B-t tippelünk, akkor csak 30% a találati arányunk, hosszú távon pedig a teljes találati arányunk 58% lesz (0.3*0.3 + 0.7*0.7).

Az a tény, hogy a racionális stratégia a fenti feladatban mindig a nagyobb valószínűségű eseményre való tippelés, mindössze abból következik, hogy az események egymástól függetlenek, vagyis ha valamikor érdemes az A-ra tippelni, akkor mindig érdemes. Extrém példaként, hogy mégis vannak emberek, akik ezt nem akarják vagy tudják felismerni, elegendő a szerencsejátékosokat említenünk, akiknél ismert torzítási jelenség, hogy például ruletten, amikor sok piros jött ki egymás után, akkor nagyobb valószínűséggel fogadnak a feketére, mondván hogy mostmár muszáj fekete jöjjön. De a szerencsejátékosok nem csak a külső független eseményekbe képesek időbeli korrelációkat és összefüggéseket beleképzelni, sokuknak a saját szerencséjükre vonatkozóan is vannak hiedelmeik, például amikor jó szériájuk van, pontosabban volt, akkor abban bíznak, hogy a jó széria megmarad, és ez a viselkedésüket, azaz a tétjeiket is ténylegesen befolyásolja.

Visszatérve az egyszerű kétválasztásos döntéselméleti példánkhoz, az a megdöbbentő, hogy az emberek többsége még akkor sem ismeri fel a jó stratégiát, ha előtte arra megpróbálják rávezetni, azaz konkrétan ismertetik számára az optimális stratégiát több más stratégia mellett egy kérdőíves tesztben, amit a tippelések megkezdése előtt töltetnek ki a résztvevőkkel. Néhányan persze felismerik, hogy az a jó stratégia, mások azonban, akik a rossz stratégiát használják, csak több száz tippelés után tanulnak valamicskét a tapasztalataik alapján, és kezdenek lassanként többet tippelni a nagyobb valószínűségű eseményre.

A fenti példa természetesen nagyon absztrakt, a való életben nagyon sok hasonló döntéselméleti problémával szembesülünk, azonban a legtöbb esetében mégsem teljesül tisztán az a feltétel, hogy a vizsgált véletlenszerű események időben korrelálatlanok, vagy függetlenek egymástól. Gondoljunk például az ősember táplálékszerzésére: el kell döntenie, hogy vadászni menjen, vagy gyűjtögetni. A vadászat ritkábban sikeres, mint a gyűjtögetés, viszont a sikeres vadászat például nem független az előző napok esetleges sikeres vadászatától. A sikerre számtalan módon hatással lehetnek az ősember múltbéli döntései és sikerei, például a tegnap talált csorda még a közelben lehet másnap is, vagy tapasztalatot szerezhetett a vadász, amit a következő alkalommal kamatoztathat, stb.

De nem csak az ember táplálékszerzésére gondolhatunk, ezt a döntéselméleti problémát számos állatkísérlettel is szimulálták: például patkánynak T-alakú labirintusban kellett döntenie arról, hogy balra vagy jobbra megy, a labirintus végén adott valószínűséggel található kaja reményében; galamboknak pedálokat kellett nyomkodniuk különböző méretű jutalomfalatokért; méhek gyűjtögetését is vizsgálták különböző intenzitással cukrot adó művirágokkal. Minden esetben azt találták, hogy az állatok is a valószínűségek arányában próbálkoznak, és nem az adott szituácóra vonatkozó optimális stratégiát választják. Az állatok természetesen nem tudják előre a valószínűségeket, azonban próbálkozásaik során hamar megtanulják.

Láthatjuk, hogy egy valódi szituáció körülményeit tekintve azért jelentősen eltérhet az ideális döntéselméleti problémától, az állatok esetében viszonylag könnyen megérthetjük a viselkedésüket, amely az ökológiai racionalitáson alapul, vagyis csak látszólag irracionálisak. Az állatok a természetben más állatokkal és a populáción belüli társaikkal versengenek, egy ilyen szituációban pedig máris fordul a kocka, és a racionálisnak tűnő stratégia irracionálissá válik, ha ugyanis minden patkány a nagyobb valószínűséggel kaját tartalmazó forráshoz megy, akkor egy új patkánynak már nem éri meg oda mennie. Sőt meg lehet mutatni, hogy a legjobb stratégia pont a valószínűségek arányában dönteni, és a populáció egyedeinek az eloszlása is pont a források méretének eloszlásával lesz arányos, ha mindenki ezt a stratégiát választja. Világos tehát, hogy az állatoknál evolúciósan bedrótozott stratégiák működnek. Az állat stratégiája bizonyos természetben tipikusan előforduló feltételekre van optimalizálva. Azt nem várhatjuk el az állattól, hogy ezeket a feltételezéseket elvesse, még akkor se, ha azok a kísérletben nem teljesülnek. Elvileg sok tapasztalat után rátanulhat, hogy most másfajta környezetben van, de valójában soha nem tudhatja, hogy ez a környezet és ezek a feltételek meddig állnak fenn, ő nem képes a kísérletvezető szép szavát értelmezni, és elhinni.

Az emberektől ennél többet is várhatunk, de mint láttuk, a többségben is a bedrótozott stratégiák működnek. Ez azonban nem feltétlenül rossz. Több mint hatvan éve vizsgálják a jelenséget, és az egyik magyarázat éppen azon alapszik, hogy mennyire jók vagyunk mintázatfelismerésben, ami azonban azt eredményezi, hogy oda is mintázatokat látunk, ahova nem kéne. Világos, hogyha az ember mintázatokat keres, akkor el fog térni az optimális stratégiától. Tesztelendő azt, hogy a mintázatkeresés valóban befolyásolja a döntésünket, csináltak olyan kísérletet, amikor a fenti tippeléses feladat mellett párhuzamosan munkamemóriát igénylő verbális feladatot is kellett végezniük az alanyoknak. Kiderült az, hogy ilyenkor valóban a racionálisabb irányba tolódnak el a stratégiák átlagosan, mert gátlódik a mintázatkereseés. Ugyanakkor az is kiderült a vizsgálatból, hogy jelentős individuális különbségek vannak, és akad olyan ember is, aki mintázatkeresés nélkül kognitív úton jut a rossz stratégiához. Más vizsgálatok kimutatták, hogy a racionális döntés korrelál az illető kognitív képességeivel.

Láthattuk, hogy sokféle ember van és sokféle magyarázat lehet. Különbözőek vagyunk. előfordulhat, hogy valaki csak simán félreérti a feladataot, és egy lehetséges reprezentatív sorozatot próbál generálni, ahelyett hogy a lehető legtöbb találatra hajtana. Másvalakinek esetleg unalmas az optimális stratégiát választani, mert nincsen benne sok döntési lehetőség, a szerencsejátékosoknál elképzelhető, hogy ez is közrejátszik. Világos, hogy az optimális stratégiának a legkisebb a szórása, ezért ha valaki rizikósabb de átlag fölötti nyereséggel kecsegtető stratégiát szeretne választani, akkor talán érdemes eltérnie az optimálistól. Ez például akkor lehet fontos szempont, ha nem csak jól akarunk járni, de szeretnénk elsők lenni mindenki között. A helyzet azonban az, hogy ebben az esetben is rossz gondolat eltérni az optimálistól, mert bár a szórást növelhetjük, de az átlag jelentősen csökken. A példánál maradva, ha 100 tippből szeretnénk minimum 71-et szerezni, akkor az optimális stratégiát választva 46% az esélyünk erre, míg a valószínűségek arányában tippelve csupán fél százalék!

Új memóriatechnika a szemjojózás

A memória és a szemmozgás több szempontból is kapcsolatban áll egymással. Ismeretes például, hogy alvás során a gyors szemmozgásról elnevezett ún. REM fázisban álmodunk leginkább, és ilyenkor az agy tanuláshoz és memóriához köthető területei stimulálódnak. Több érv is alátámasztani látszik azt az elképzelést miszerint az álom szerves része annak a folyamatnak, amelyben az agy az új emlékek eltárolásának segítéséhez régi emléknyomokat elhalványít. A gyors szemmozgások azonban az ébrenlétre is jellemzők, szemünk folyamatosan pásztázza a látómezőt. Az ún. szakkádok az emberi test leggyorsabb mozgásai, amelyek mindkét szem egyidejű mozgását jelentik ugyanabba az irányba, és azt a célt szolgálják, hogy a fixáció átkerüljön egyik tárgyról a másikra. Amikor megerőltető valaminek a felidézése, vagyis kutakodunk a memóriánkban, akkor megfigyelhető, hogy a szakkádok gyakorisága megnövekszik.

A fenti két példa mutatja, hogy a memória nyomok elraktározása és előhívása a szemmozgásokra hatással van. Érdekes azonban, hogy ez fordítva is igaz, vagyis a szemmozgás befolyásolásával hatni tudunk a memóriára. Az ún. poszttraumatikus stressz szindróma esetén régóta bevett terápiás eljárás, hogy a pácienst a kellemetlen élmény felidézése során arra késztetik, hogy a szemét horizontálisan ide-oda mozgassa. Az a meglepő és szinte ezoterikusnak tűnő tapasztalat, hogy számos páciens esetében ez a terápia más lehetséges terápiákhoz mérve azonos hatékonyságú, és segít a traumát verbálissá tenni az ún. deklaratív memóriába való átültetéssel, így csökkentve az érzelmi töltetet. Tudósok laboratóriumi vizsgálatok során nemrég felfigyeltek arra is, hogy a fent említett horizontális szemjojózás serkenti memórianyomok felidézését, legyen szó akár rövid távú memóriáról, mint például elhangzott szavak felidézése, vagy hosszú távú memóriáról, mint például gyerekkori emkékek felidézése. Az volt a hipotézis a jelenséggel kapcsolatban, hogy a felváltva jobbra és balra történő szemmozgás felváltva aktiválja a bal és jobb agyféltekék megfelelő területeit, amik tovább szivárogva egyéb agyterületek aktivációs szintjeit növelik meg, amik előkészítik a memórianyomok felidézését.

A fenti hipotézis vizsgálatára holland tudósok további kísérleteket terveztek. Ismeretes, hogy a látókéregnek és a tapintást feldolgozó agyterületeknek sokkal több oldalirányú kapcsolatuk van, mint mondjuk a hallókéregnek. Ezért a hipotézis alapján azt várjuk, hogy vizuális ingerlés helyett taktilis ingerléssel is hasonló jó eredményeket lehet elérni, de a váltott auditórikus ingerlésnek kicsi a hatása a memórianyomok felidézésére. A kísérlet abból állt, hogy az alanyoknak egy szólistát prezentáltak, majd a prezentálás után egy ideig váltakozva ingerelték a jobb és bal oldalt, végül az ingerlés után közvetlenül vissza kellett idézniük a szólistát, és a találati arányt mérték. Vizuális ingerlésnél egy pöttyöt kellett kövessenek, amely felváltva a képernyő bal illetve jobb oldalán jelent meg. A taktilis ingerlés a felfele fordított két tenyér felváltva történő paskolásából állt. Az audotórikus ingerlést pedig egy metronóm szolgáltatta sztereó fülhallgatón keresztül. Az inger minden esetben másodpercenként kétszer váltott, és mindhárom kísérletnél természetesen elvégezték a megfelelő kontrollkísérleteket is. Vizuális ingerlésnél például azzal hasonlították össze az eredményeket, amikor egy középen lévő pötty másodpercenként kétszer színt vált, miközben nem mozdul. A kísérlet eredménye a hipotézissel teljesen összhangban volt. A vizuális ingerlés és a taktilis ingerlés hatására szinte egyforma és kimutatható módon javult a visszaidézés teljesítménye, míg audotórikus ingerlésnél nem volt kimutatható hatás.

Hivatkozás:

Nieuwenhuis et al. Bilateral saccadic eye movements and tactile stimulation, but not auditory stimulation, enhance memory retrieval, Brain and Cognition 81, 52-56 (2013)

Emlékezés Julesz Bélára

Éppen tíz éve annak, hogy az év utolsó napján elhunyt Julesz Béla a modern kísérleti látáskutatás megteremtője. Julesz radarmérnökként kezdte pályáját, majd az 1956-os forradalom idején feleségével az Egyesült Államokba emigrált, ahol a kísérleti pszichológia és az idegtudomány nemzetközi hírű kutatójává vált. Julesz az ún. random-pont sztereogramok megalkotója, amely később a közismert autosztereogramok alapjául szolgált. A képeslapokon is népszerű autosztereogram azonban nem csak érdekesség, az alapul szolgáló random-pont sztereogrammok ugyanis forradalmasították a mélységészlelés kutatási területét. A random-pontokból álló képpárok egyenként, sztereoszkóp nélkül nézve, pusztán értelmetlen ponthalmaznak tűnnek, a koherens háromdimenziós érzéklet azonban arra utal, hogy agyunk képes a két szembe érkező kép nagyon pontos egyeztetésére, és ehhez nincsen szükség a látás tudatos szintjeire, például alakfelismerésre, hanem a feldolgozás a látókéreg alacsonyabb neurális szintjén működik. Ezzel Julesz új szemléletmódot alapozott meg, mely az alapvető kódolási és információ-feldolgozási folyamatok formális megközelítését, valamint ezek neuronális magyarázatát helyezte előtérbe.

Julesz Béla 1959-ben fejlesztette ki a random-pont sztereogramot. Ennek lényege, hogy a számítógép segítségével generált random pontokból álló képpárok sztereoszkóp alatt egy háromdimenziós kép illúzióját keltetik. A random-pont módszert felhasználva 1979-ben Christopher Tyler, Julesz egyik tanítványa alkotta meg a valódi autosztereogramot, amely abban különbözik a többi sztereogramtól, hogy ezek egyetlen képből állnak, és sztereoszkóp nélkül, szabad szemmel keltik a mélység illúzióját. Az autosztereogramok tapétaszerűen ismétlődő mintázatokból állnak, melyeket a számítógép úgy illeszt egymás mellé, hogy megfelelő fókuszálási technikával láthatóvá válik a képben elrejtett háromdimenziós alakzat.

Bizonyára mindenki találkozott már ilyen ábrákkal, azonban nem biztos, hogy mindenkinek sikerült az illúziót megtapasztalnia. Bár az emberek nagyon kis százaléka nem képes erre, a legtöbben kis türelemmel elsajátíthatják a módszert, aminek a lényege a megfelelő fókuszálás. Többféle módon is lehet próbálkozni, az egyik lehetséges módszer az, hogy a képet monitoron nézve kb. egy arasznyira magunk elé tartjuk és meredten bámuljuk, úgymond bambulunk magunk elé, és igyekszünk nem a képre fókuszálni, hanem a kép síkja mögé. Azt is megtehetjük, hogy egészen közzel visszük a szemünket a kép síkjához, és lassan mozgatjuk hátrafele. Ne pislogjunk és ne pásztázzuk a képet, hanem csak bambuljunk magunk elé lehetőleg egy olyan pontra, ami nem készteti a figyelmünket kalandozásra. Addig kell bámulnunk, amíg azt tapasztaljuk, hogy a tapétamintát nem a kép síkjában, hanem mögötte látjuk. Úgy fogjuk tapasztalni, mintha egy üvegtömbbe vagy kristályba néznénk és a tapéta az tömb hátsó falán lenne. A képbe rejett háromdimenziós objektum a hátsó tapéta és a kép síkja között fog megjelenni, azonban ne kezdjük el rögtön keresni a tekintetünkkel a tapéta előtt, hanem egy kicsit bambuljuk még a tapétát és csak lassan szüntessük meg a bambulást, mert az illúziót kezdőként még könnyen elveszíthetjük. Ha megfelelően csináljuk, akkor a háromdimenziós tárgy, aminek a mibenlétét esetleg nem is sejtettük, megjelenik, és a tekintetünket már el is mozdíthatjuk, sőt egészen messze is eltávolodhatunk a monitortól. Olyan illúzióban lesz részünk, mintha egy hologramot látnánk, vagy a szokásos térhatást kölcsönző moziszemüvegen keresztül néznénk valamit. A döbbenetes azonban az, hogy mindezt a kép síkja mögött látjuk segédeszközök nélkül, azaz megszűnik számunkra a monitor, és a kép síkja mögött feltárul egy új dimenzió. Ez az illúzió minőségében más a szokványos optikai illúzióknál, amikor egy kép becsapja a méret, kontraszt vagy szín érzékelésünket, itt egy teljesen új térhstású objektum tárul fel előttünk.

Érdemes az interneten nézelődni autosztereogram galériákban, ahol szokás a kezdőknek könyebben felismerhető képeket közölni gyakorlásul. Az alábbi szilveszteri autosztereogrammal szeretnék mindenkinek boldog új évet kívánni! Kattintsatok a képre, hogy nagy felbontásban lássátok. Ha rögtön nem sikerül ne csüggedjetek, csak egy kis türelem a titka és koncentráció! Vigyázat, az autosztereogramok függőséget okoznak!

Felhasznált irodalom és további oldalajánló:

• Julesz Béla: Dialógusok az észlelésről
• Magyar Tudomány, 2004/3 399. old. (Megemlékezés)
• Természet Világa: Határvonalak mentén - Beszélgetés Kovács Ilonával
• Wikipédia: Autosztereogram (magyar)
• Wikipedia: Béla Julesz (angol)
• Magic Eye autosztereogram galéria
• on-line autosztereogram készítő

Tudományos és ismeretterjesztő előadás sorozatok 2013/2014

Vége a nyári szünetnek, és hamarosan indulnak az érdekesebbnél érdekesebb tudományos és ismeretterjesztő előadássorozatok és szemináriumok. Az alábbiakban olyan mindenki által ingyenesen látogatható budapesti előadássorozatokat gyűjtöttem össze, amelyek rendszeresen megrendezésre kerülnek minden évben. A lista a tavalyi előadássorozatok alapján készült, ezért lehetséges, hogy idén lesznek eltérések, de folyamatosan frissítem az adatokat. A kiváló előadásokból a hét minden napjára jut valami, sőt az átfedő időpontok néha komoly dilemma elé állítják az embert, hogy melyik előadást részesítse előnyben. Ilyenkor az is mérvadó lehet, hogy helyenként teával és harapnivalóval is várnak a szervezők. A legtöbb előadás heti rendszerességű, de vannak köztük olyanok is, amelyek kétheti vagy havi rendszerességgel kerülnek megrendezésre. Ha az egeret az időpont fölé viszitek, akkor a rendszerességről és a helyszínről jelenik meg plusz információ. Ha azonban biztosat szeretnétek tudni a következő alkalomról és kíváncsiak vagytok az az aktuális előadás címére és az előadóra, akkor kattintsatok az előadáshoz tartozó linkre.

Hé 09:50-xx:xx  Corvinus Játékelméleti Szeminárium
Hé 14:15-15:45  EGRES szeminárium (D)
Hé 16:00-17:30  Ökológus Tea (B)

---

Ke 16:00-17:45  Fazekas előadás (C)
Ke 14:00-15:30  KRFT Tea (B)
Ke 15:00-16:00  CSCNS journal club (D)
Ke 17:30-xx:xx  Szkeptikus Klub (A)

---

Sz 11:00-12:00  Statisztikus fizika szemináriumok (D)
Sz 17:30-xx:xx  Matematikai Esték (A)

---

Cs 15:00-16:00  Ortvay Kollokvium (D)
Cs 16:30-18:00  LINK-szeminárium (AB)
Cs 17:00-xx:xx  Az atomoktól a csillagokig (C)
Cs 18:00-xx:xx  Bolyai Kollégiumi Estek
Cs 18:00-19:00  KEBEL evolúcióbiológiai előadások

---

Pé 14:00-xx:xx  ELTE kognitív péntek

Jelölések:

• (A) nem heti rendszerességű
• (B) teával és/vagy harapnivalóval
• (C) középiskolások számára is
• (D) szakmaibb jellegű

Akinek mindez nem elég, az kövesse az alábbi eseménynaptárakat, vagy iratkozzon fel valamelyik tudományterület hírlevelére. Lehetséges, hogy a fenti lista túlságosan is a saját érdeklődési körömet fedi le, de az alábbi források alapján értesülhettek még számotokra érdekes előadásokról. Ha pedig tudtok olyan előadássorozatról, amelyiknek a listán lenne a helye, akkor kérlek értesítsetek. Előre is köszönettel.

Eseménynaptárak:

• akadémiai eseménynaptár
• matematikus eseménynaptár
• fizikus eseménynaptár
• elméleti idegtudomány eseménynaptára

Hírlevelek:

• MTA hírlevél
• Rényi matematikus hírlevél
• Fizinfo fizikus hírlevél
• Ganglion idegtudományi hírlevél